Physique - Physique informatique

Un guide des différentes configurations Kubernetes et de leurs fonctionnalités.

Un aperçu des réseaux de neurones symplectomorphes et de leur importance dans les systèmes hamiltoniens.

Une nouvelle approche améliore la simulation de la turbulence en utilisant l'apprentissage profond et des méthodes basées sur la physique.

Une nouvelle méthode améliore les algorithmes quantiques pour résoudre des équations linéaires de manière plus efficace.

Exploration des méthodes de Monte Carlo pour étudier le comportement des liquides formant du verre.

Cette approche relie la physique à l'optimisation pour de meilleures solutions.

Une nouvelle méthode pour piéger des petites particules en utilisant la lumière et des différences de température.

De nouvelles méthodes améliorent les simulations de plasma pour une meilleure compréhension et des applications.

Étudier l'importance des interactions à quatre phonons dans les matériaux thermoélectriques.

Cet article explore les étoiles à neutrons binaires, leurs fusions et l'importance des données initiales.

Un aperçu des modes quasinormaux non relativistes et de leurs implications en physique.

Découvre comment l'apprentissage automatique prédit les résultats des interactions atomiques.

Des recherches montrent des interactions complexes dans la relaxation des spins et leurs implications.

Un aperçu des plus petites parties de la matière et de leurs interactions.

Cette méthode améliore la compréhension du comportement du modèle grâce aux relations entrée-sortie.

Découvrez comment TCI décompose les grandes données pour faciliter l'analyse.

Examiner les transitions de flux d'air à des vitesses hypersoniques et leur impact sur la sécurité des véhicules.

Une étude sur l'utilisation des réseaux de neurones pour simuler la dynamique des phases des matériaux.

Une méthode pour améliorer la précision des approximations des fonctions de Bessel pour des applications concrètes.

Un œil sur comment la théorie des réseaux révèle les relations entre les galaxies dans le Superamas de la Coma.

Des chercheurs proposent un recuit d'interaction pour améliorer la compréhension de matériaux complexes comme le WTe.

De nouvelles méthodes améliorent les prévisions du comportement des matériaux sous différentes conditions.

Des recherches révèlent de nouvelles structures pour améliorer la conductivité ionique dans les matériaux de stockage d'énergie.

Le TPDH-graphène a l'air prometteur pour améliorer les performances et la durée de vie des batteries lithium-ion.

Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer l'interprétabilité des simulations moléculaires.

De nouvelles méthodes améliorent la simulation de la dynamique des fermions dans divers systèmes.

Un coup d'œil sur le comportement des neutrons et son importance dans les applications nucléaires.

Découvrez comment les propriétés des fluides influencent des motifs complexes dans les expériences de flux de Hele-Shaw.

Cet article parle d'une technique pour simplifier l'étude des systèmes quantiques en utilisant l'algorithme JD.

Les données et l'apprentissage machine transforment la façon dont les scientifiques découvrent de nouveaux matériaux.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité et la précision dans la modélisation de la structure électronique.

De nouvelles méthodes améliorent la manipulation de la lumière dans les nanostructures pour une meilleure efficacité énergétique.

Un aperçu de SrCuTeWO et de ses propriétés non magnétiques uniques.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision des simulations de flux de gaz.

De nouvelles techniques améliorent efficacement les calculs des valeurs propres pour les matrices complexes.

En train de chercher des méthodes pour appliquer des conditions aux limites dans les simulations de l'équation de Schrödinger.

Cette étude examine comment les particules actives rapides et lentes interagissent dans des mélanges.

Utiliser des GNN pour prédire les propriétés optiques des matériaux améliore la conception des dispositifs.

Une approche nouvelle pour comprendre les origines des sursauts gamma en utilisant l'apprentissage automatique.

Une approche simplifiée pour identifier les structures cristallines en utilisant les coordonnées des particules.